Politica sanitaria

Fascicolo sanitario elettronico

05 Giugno 2026

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È stato avviato, nel 2022, in Regione Lombardia un piano strategico di sanità digitale. Obiettivo, creare un ecosistema che si basi sulla valorizzazione dei dati e si concretizzi in una sanità regionale data driven. Ne ha parlato Giovanni Delgrossi - dirigente dell’Unità Organizzativa Sistemi Informativi e Sanità Digitale di Regione Lombardia - nel corso di un incontro organizzato da Health Ecole, scuola di formazione promossa da Ecole (Enti confindustriali lombardi per l’education), istituzione che da alcuni anni offre agli addetti ai lavori occasioni di confronto sui temi, sempre più complessi, della politica sanitaria.

Come è facile immaginare - dal momento che la popolazione lombarda supera i dieci milioni di persone - si tratta di un progetto assai ambizioso e a lunga scadenza. 

Delgrossi parte dal Fascicolo sanitario elettronico, considerato giustamente strumento principe di digitalizzazione: «La sua operatività, sul territorio nazionale, è ancora molto parziale. In Regione Lombardia dal 31 marzo scorso è cominciato il caricamento delle Cartelle cliniche elettroniche sul Fascicolo. A breve vi confluiranno anche le immagini radiologiche». L’auspicio è che, gradualmente, approdi al Fse il 90% dei dati strutturati provenienti da enti di carattere sanitario pubblici e privati.

In tema di Intelligenza artificiale

Inevitabile un approfondimento sulle potenzialità offerte dall’IA anche in questo ambito. Sono quattro le aree di applicazione indicate da Delgrossi: supporto clinico alle decisioni; ruolo nella ricerca clinica; aiuto nell’analisi predittiva e nelle politiche di prevenzione; automazione delle procedure amministrative. Tematiche tutte strettamente interconnesse quando si parla di digitalizzazione in sanità.

La sfida più grande è rappresentata da quello che nel linguaggio internazionale si definisce Cdss, Clinical decision support system. L’adozione, in sostanza, di un sistema informatico che combina dati clinici, conoscenze mediche codificate e regole logiche per generare suggerimenti a supporto delle decisioni cliniche.

Delgrossi si sofferma sulla sperimentazione, in fase di avvio, che coinvolgerà un numero limitato di enti lombardi, che utilizzeranno uno specifico algoritmo. Aree di applicazione: appropriatezza prescrittiva; salute digitale territoriale; sistemi di smart triage; supporto al processo di refertazione e analisi clinica; prevenzione patologie infettive; supporto ai processi di imaging diagnostico.

Da non trascurare, tra le possibili criticità, la possibilità di sovrapposizione con altre piattaforme, come quella promossa dall’Agenas e ribattezzata Mia (Medicina e intelligenza artificiale).

La questione privacy

Inevitabile affrontare, quando si parla di dati sanitari, la questione privacy. E il primo ostacolo è rappresentato dal sovrapporsi di legislazioni diverse, comunitarie e nazionali, anche se la cornice complessiva è quella delineata in ambito Ue con il Regolamento Gdpr (General data protection regulation). 

Allargando poi lo sguardo, fa notare Delgrossi, il tema cruciale, per ogni sistema sanitario del nostro continente, è che «all’iperregolamentazione europea si contrappone la deregulation americana». Cosa significa questo? Che la ricerca clinica europea può pagarne le conseguenze, a tutto vantaggio degli Usa e di quei Paesi in genere in cui meno gravosi sono gli oneri burocratici. 

Tornando ai sistemi di Intelligenza Artificiale applicati alla sanità, essi sono soggetti all’“architettura stateless”, un modello IT nel quale i dati sottoposti ad algoritmo non possono essere in alcun modo memorizzati. Un ulteriore ambito cui dedicare la massima attenzione è quello della cosiddetta “ereditarietà dei privilegi”, principio in base al quale i sistemi IA devono “ereditare” i profili di autorizzazione del professionista con cui interagiscono, e mai superiori, se si vogliono evitare conseguenze gravi sulla sicurezza informatica.